Анализ заведений общественного питания Москвы¶

Цель проекта

Исследование проводится для помощи в открытии нового бизнеса инвесторами. Цель исследования -- выделение закономерностей на имеющемся рынке и формирование на их основе рекомендаций.

Исходные данные

Исходные данные взяты у сервисов Яндекс Карты и Яндекс Бизнес, актуальны на лето 2022 года; формат -- csv

План работ¶

  • Чтение и первичный анализ данных, импорт библиотек
  • Предобработка данных
    • Пропуски
    • Неявные/явные дубликаты
    • Типы данных
    • Извлечь название улицы
    • Указатель на круглосуточную работу
  • Общий анализ данных
    • Изучение категорий заведений
    • Сетевые точки питания
    • Рассмотрение районов, построение карт
    • Изучение улиц
    • Средний чек
  • Детализация: открытие кофейни
    • Количество и районы
    • График работы
    • Рейтинг
    • Средний чек
  • Общий вывод
  • Подготовка слайдов

Чтение данных и импорт библиотек¶

In [1]:
# pandas
import pandas as pd
pd.options.mode.chained_assignment = None  # default='warn'
pd.options.display.float_format = '{:,.2f}'.format

# visualization
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import plotly.express as px

# map tools
from folium import Map, Choropleth, Marker
from folium.plugins import MarkerCluster
In [2]:
# reading from local files
df = pd.read_csv('/Users/ilatti/Documents/practicum/11_sprint/project/moscow_places.csv')
state_geo = '/Users/ilatti/Documents/practicum/11_sprint/project/admin_level_geomap.geojson'
In [3]:
df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 8406 entries, 0 to 8405
Data columns (total 14 columns):
 #   Column             Non-Null Count  Dtype  
---  ------             --------------  -----  
 0   name               8406 non-null   object 
 1   category           8406 non-null   object 
 2   address            8406 non-null   object 
 3   district           8406 non-null   object 
 4   hours              7870 non-null   object 
 5   lat                8406 non-null   float64
 6   lng                8406 non-null   float64
 7   rating             8406 non-null   float64
 8   price              3315 non-null   object 
 9   avg_bill           3816 non-null   object 
 10  middle_avg_bill    3149 non-null   float64
 11  middle_coffee_cup  535 non-null    float64
 12  chain              8406 non-null   int64  
 13  seats              4795 non-null   float64
dtypes: float64(6), int64(1), object(7)
memory usage: 919.5+ KB
In [4]:
df.head()
Out[4]:
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats
0 WoWфли кафе Москва, улица Дыбенко, 7/1 Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.88 37.48 5.00 NaN NaN NaN NaN 0 NaN
1 Четыре комнаты ресторан Москва, улица Дыбенко, 36, корп. 1 Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.88 37.48 4.50 выше среднего Средний счёт:1500–1600 ₽ 1,550.00 NaN 0 4.00
2 Хазри кафе Москва, Клязьминская улица, 15 Северный административный округ пн-чт 11:00–02:00; пт,сб 11:00–05:00; вс 11:00... 55.89 37.53 4.60 средние Средний счёт:от 1000 ₽ 1,000.00 NaN 0 45.00
3 Dormouse Coffee Shop кофейня Москва, улица Маршала Федоренко, 12 Северный административный округ ежедневно, 09:00–22:00 55.88 37.49 5.00 NaN Цена чашки капучино:155–185 ₽ NaN 170.00 0 NaN
4 Иль Марко пиццерия Москва, Правобережная улица, 1Б Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.88 37.45 5.00 средние Средний счёт:400–600 ₽ 500.00 NaN 1 148.00
  • Данные считались корректно
  • В датасете ~ 8400 записей, если нет дублей, то это число -- количество заведений
  • В данных есть пропуски
  • Типы данных столбцов в основном соответствуют содержимому: можно оптимизировать столбец chain -- привести его к логическому типу; столбцы со средними значениями можно было бы привести к целочисленному типу, если бы не было пропусков

Предобработка данных¶

Пропуски¶

Оценим количество пропусков в данных

In [5]:
# missing values visualization function

def pass_value_barh(df):
    try:
        (
            (df.isna().mean()*100)
            .to_frame()
            .rename(columns = {0:'space'})
            .query('space > 0')
            .sort_values(by = 'space', ascending = True)
            .plot(kind = 'barh', figsize = (19,6), rot = 0, legend = False, fontsize = 16, grid = False)
            .set_title('Доля пропусков по столбцам, %' + "\n", fontsize = 22, color = 'SteelBlue')    
        );    
    except:
        print('пропусков не осталось :) ')
In [6]:
pass_value_barh(df)
  • У множества записей не прописана средняя стоимость чашки кофе -- это нормально, не все заведения -- кофейни
  • Пропусков в среднем чеке одним числом больше, чем пропусков в среднем чеке, заданном интервалом -- возможно, удастся заполнить часть данных
  • Часы работы и количество мест для гостей заполнить самостоятельно не получится; ценовую категорию заполнять не будем -- в анализе она не пригодится, вместо нее будем ориентироваться на средний чек / среднюю цену чашки кофе

Количество незаполненых записей о цене чашки кофе для кофеен:

In [7]:
df.query('middle_coffee_cup.isna() and category == "кофейня"').shape[0]
Out[7]:
892

Всего кофеен в датасете:

In [8]:
df.query('category == "кофейня"').shape[0]
Out[8]:
1413

Сколько кофеен не имеют информации о цене чашки кофе, но имеют информацию в avg_bill?

In [9]:
df.query('middle_coffee_cup.isna() and category == "кофейня" and avg_bill.isna() == False').shape[0]
Out[9]:
200
In [10]:
df.query('middle_coffee_cup.isna() and category == "кофейня" and avg_bill.isna() == False').head()
Out[10]:
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats
58 Coffeekaldi's кофейня Москва, Угличская улица, 13, стр. 8 Северо-Восточный административный округ ежедневно, 09:00–22:00 55.90 37.57 4.10 средние Средний счёт:500–800 ₽ 650.00 NaN 1 NaN
139 Шеф Бургер кофейня Москва, Дмитровское шоссе, 116Д Северо-Восточный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.90 37.55 4.10 средние Средний счёт:300 ₽ 300.00 NaN 1 120.00
254 Ай Эм Конфидент кофейня Москва, Староватутинский проезд, 14 Северо-Восточный административный округ ежедневно, 08:00–22:00 55.88 37.67 4.20 средние Средний счёт:350–500 ₽ 425.00 NaN 0 100.00
279 Сладкие минуты кофейня Москва, Староватутинский проезд, 14 Северо-Восточный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.88 37.67 3.90 NaN Средний счёт:260–300 ₽ 280.00 NaN 0 100.00
299 Калитки кофейня Москва, Фестивальная улица, 13, корп. 2 Северный административный округ пн-пт 08:00–21:00; сб,вс 09:00–21:00 55.86 37.48 4.50 средние Средний счёт:300–500 ₽ 400.00 NaN 1 90.00

Скорее всего, это те кофейни, у которых указан средний счет, вместо средней цены чашки кофе, проверим:

In [11]:
df.query('middle_coffee_cup.isna() and category == "кофейня" and avg_bill.isna() == False and avg_bill.str.contains("счёт") == False').shape[0]
Out[11]:
0

Гипотеза подтвердилась: заполнить пропуски в цене чашки не сможем, т.к. при заполнении с опорой на средний счет получим завышенные значения (не все гости покупают одну чашку кофе, в чеке, скорее всего, должно быть что-то еще)

Сколько заведений, в которых не рассчитана медиана интервала среднего чека?

In [12]:
df.query('middle_avg_bill.isna() and avg_bill.isna() == False').shape[0]
Out[12]:
667
In [13]:
df.query('middle_avg_bill.isna() and avg_bill.isna() == False').head()
Out[13]:
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats
3 Dormouse Coffee Shop кофейня Москва, улица Маршала Федоренко, 12 Северный административный округ ежедневно, 09:00–22:00 55.88 37.49 5.00 NaN Цена чашки капучино:155–185 ₽ NaN 170.00 0 NaN
10 Great Room Bar бар,паб Москва, Левобережная улица, 12 Северный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.88 37.47 4.50 средние Цена бокала пива:250–350 ₽ NaN NaN 0 102.00
67 Штаб квартира бар,паб Москва, Дубнинская улица, 32 Северный административный округ пн-чт 12:30–00:00; пт,сб 12:30–02:00; вс 12:30... 55.88 37.56 5.00 средние Цена бокала пива:120–350 ₽ NaN NaN 0 16.00
72 Лакрица кофейня Москва, Алтуфьевское шоссе, 85 Северо-Восточный административный округ ежедневно, 08:00–21:00 55.89 37.59 4.50 средние Цена чашки капучино:150–190 ₽ NaN 170.00 0 12.00
81 Coffee Way кофейня Москва, Алтуфьевское шоссе, 86, корп. 1 Северо-Восточный административный округ ежедневно, 09:00–22:00 55.90 37.59 4.30 NaN Цена чашки капучино:120–170 ₽ NaN 145.00 1 120.00

Возможно, это те заведения, в которых нет величины среднего чека: вместо этого чашка кофе или бокал пива; проверим

In [14]:
df.query('middle_avg_bill.isna() and avg_bill.isna() == False and avg_bill.str.contains("счёт")').shape[0]
Out[14]:
0

Гипотеза подтвердилась; заполнить пропуски снова не сможем, только в данном случае мы бы занизили средний чек

Дубликаты¶

Сначала проведем проверку на неявные дубликаты в названиях

In [15]:
df.duplicated(subset=['category', 'lat', 'lng']).sum()
Out[15]:
18

Обнаружено 18 заведений с совпадающими категорией и координатами, рассмотрим подробнее:

In [16]:
# adding new column with concatenated category and coordinates
df['check_col'] = df.category + df.lat.apply(str) + df.lng.apply(str) 
# extracting values of a new column to a separate Series 
duplicates = df[df.duplicated(subset=['category', 'lat', 'lng'])]['check_col']
# showing duplicates/originals
df[df.check_col.isin(duplicates)].sort_values(by='check_col')
Out[16]:
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats check_col
4242 Пельменная-вареничная быстрое питание Москва, площадь Киевского Вокзала, 1 Западный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.74 37.57 3.40 NaN Средний счёт:250–350 ₽ 300.00 NaN 0 10.00 быстрое питание55.74304137.566494
4286 Пловная-чебуречная быстрое питание Москва, площадь Киевского Вокзала, 1 Западный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.74 37.57 3.30 NaN Средний счёт:250–350 ₽ 300.00 NaN 0 10.00 быстрое питание55.74304137.566494
7407 Старый дворик кафе Москва, улица Нижние Поля, 19Б, стр. 1 Юго-Восточный административный округ ежедневно, 10:00–00:00 55.66 37.74 4.10 средние Средний счёт:от 300 ₽ 300.00 NaN 1 45.00 кафе55.65842437.737291
7362 Хинкальная кафе Москва, улица Нижние Поля, 19Б, стр. 1 Юго-Восточный административный округ ежедневно, 10:00–00:00 55.66 37.74 4.30 средние Средний счёт:от 300 ₽ 300.00 NaN 1 45.00 кафе55.65842437.737291
6549 Bổ кафе Москва, проспект Вернадского, 86В Западный административный округ пн-чт 10:00–23:00; пт,сб 10:00–00:00; вс 11:00... 55.66 37.48 4.70 NaN NaN NaN NaN 0 NaN кафе55.66163837.480148
6534 Fibo Pasta & Ravioli кафе Москва, проспект Вернадского, 86В Западный административный округ пн-сб 10:00–22:00; вс 11:00–22:00 55.66 37.48 4.80 средние Средний счёт:500–1000 ₽ 750.00 NaN 1 NaN кафе55.66163837.480148
6807 Loft-cafe академия кафе Москва, проспект Вернадского, 84, стр. 1 Западный административный округ пн-пт 09:00–20:00; сб 09:00–16:00 55.67 37.48 3.60 NaN NaN NaN NaN 0 1,288.00 кафе55.66514237.478603
6762 Campus кафе Москва, проспект Вернадского, 84с1 Западный административный округ пн-пт 08:30–20:00; сб 08:30–17:00 55.67 37.48 2.80 NaN NaN NaN NaN 1 NaN кафе55.66514237.478603
8401 Суши Мания кафе Москва, Профсоюзная улица, 56 Юго-Западный административный округ ежедневно, 09:00–02:00 55.67 37.55 4.40 NaN NaN NaN NaN 0 86.00 кафе55.67002137.55248
7066 Кофе кафе Москва, Профсоюзная улица, 56 Юго-Западный административный округ ежедневно, 10:00–21:00 55.67 37.55 5.00 NaN NaN NaN NaN 1 86.00 кафе55.67002137.55248
6278 Восточная кухня кафе Москва, Ленинский проспект, 65, корп. 2 Юго-Западный административный округ NaN 55.69 37.56 3.80 NaN NaN NaN NaN 1 144.00 кафе55.69205937.557188
6204 Эдельвейс кафе Москва, Ленинский проспект, 65, корп. 3 Юго-Западный административный округ NaN 55.69 37.56 2.90 NaN NaN NaN NaN 0 45.00 кафе55.69205937.557188
2841 Чайхана Döner кафе Москва, Измайловский проспект, 61с2 Восточный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.79 37.78 4.00 NaN NaN NaN NaN 0 NaN кафе55.7886137.78397
2697 Чайхана Doner кафе кафе Москва, Измайловский проспект, 61, стр. 2 Восточный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.79 37.78 4.00 NaN NaN NaN NaN 0 15.00 кафе55.7886137.78397
2719 Dragon bubble tea кафе Москва, Щёлковское шоссе, вл75 Восточный административный округ пн-чт 10:00–22:00; пт,сб 10:00–23:00; вс 10:00... 55.81 37.80 4.00 NaN NaN NaN NaN 0 NaN кафе55.81094937.799413
2866 Dragon Mixology Bar кафе Москва, Щёлковское шоссе, вл75 Восточный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.81 37.80 3.80 NaN NaN NaN NaN 0 NaN кафе55.81094937.799413
2951 Georgian Garden кафе Москва, Хабаровская улица, 15 Восточный административный округ пн-чт 11:00–22:00; пт,сб 11:00–23:00; вс 11:00... 55.82 37.82 4.80 NaN NaN NaN NaN 1 75.00 кафе55.82249837.823358
2974 Позы&Буузы кафе Москва, Хабаровская улица, 15 Восточный административный округ пн-чт 11:00–22:00; пт 11:00–23:00; сб,вс 11:00... 55.82 37.82 4.30 NaN NaN NaN NaN 0 75.00 кафе55.82249837.823358
121 Встреча кафе Москва, Карельский бульвар, 4А Северный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.89 37.54 4.10 NaN NaN NaN NaN 1 NaN кафе55.89193637.536068
182 Карелия кафе Москва, Карельский бульвар, 4А Северный административный округ ежедневно, 09:00–00:00 55.89 37.54 3.70 NaN NaN NaN NaN 0 NaN кафе55.89193637.536068
6081 Белая Птица пиццерия Москва, Лужнецкая набережная, 2/4с3 Центральный административный округ пн-пт 09:00–18:00 55.71 37.57 4.40 NaN NaN NaN NaN 0 NaN пиццерия55.71494237.574534
6111 Союз Кофе пиццерия Москва, Лужнецкая набережная, 2/4с3 Центральный административный округ пн-пт 09:00–22:00; сб,вс 12:00–22:00 55.71 37.57 4.10 NaN NaN NaN NaN 0 NaN пиццерия55.71494237.574534
6388 Prime ресторан Москва, улица Ленинская Слобода, 19 Южный административный округ пн-пт 08:00–19:00 55.71 37.65 4.20 NaN NaN NaN NaN 1 450.00 ресторан55.70835437.652705
8095 Белочка ресторан Москва, улица Ленинская Слобода, 19 Южный административный округ пн-пт 12:00–17:00 55.71 37.65 3.40 NaN NaN NaN NaN 0 450.00 ресторан55.70835437.652705
4056 Steak it easy ресторан Москва, улица Новый Арбат, 21 Центральный административный округ пн,вт 09:00–00:00; ср-пт 09:00–06:00; сб 10:00... 55.75 37.59 4.50 выше среднего Средний счёт:1200–1900 ₽ 1,550.00 NaN 1 287.00 ресторан55.7520437.586158
3715 Чайхона №1 ресторан Москва, улица Новый Арбат, 21 Центральный административный округ ежедневно, 10:00–06:00 55.75 37.59 4.40 высокие Средний счёт:2000 ₽ 2,000.00 NaN 1 287.00 ресторан55.7520437.586158
5314 Leon ресторан Москва, улица Металлургов, 29А Восточный административный округ пн-сб 11:00–23:00; вс 12:00–23:00 55.76 37.79 4.30 NaN NaN NaN NaN 1 NaN ресторан55.75960337.791702
5316 Леон ресторан Москва, улица Металлургов, 29А Восточный административный округ пн-сб 11:00–23:00; вс 12:00–23:00 55.76 37.79 4.40 NaN NaN NaN NaN 0 NaN ресторан55.75960337.791702
3759 Patriki ресторан Москва, Малая Бронная улица, 21/13с2 Центральный административный округ ежедневно, 09:00–23:00 55.76 37.59 4.50 NaN NaN NaN NaN 0 NaN ресторан55.76278437.594602
3520 Ava ресторан Москва, Малая Бронная улица, 21/13с2 Центральный административный округ ежедневно, 09:00–23:00 55.76 37.59 4.70 NaN NaN NaN NaN 0 NaN ресторан55.76278437.594602
1324 Кафе-кулинария Сикварули ресторан Москва, улица Куусинена, 11, корп. 2 Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.78 37.51 4.40 NaN NaN NaN NaN 0 10.00 ресторан55.78272937.513952
1452 Сикварули ресторан Москва, улица Куусинена, 11, корп. 2 Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.78 37.51 4.40 NaN NaN NaN NaN 1 10.00 ресторан55.78272937.513952
1430 More poke ресторан Москва, Волоколамское шоссе, 11, стр. 2 Северный административный округ ежедневно, 09:00–21:00 55.81 37.50 4.20 NaN NaN NaN NaN 0 188.00 ресторан55.80630737.497566
1511 More Poke ресторан Москва, Волоколамское шоссе, 11, стр. 2 Северный административный округ пн-чт 09:00–18:00; пт,сб 09:00–21:00; вс 09:00... 55.81 37.50 4.20 NaN NaN NaN NaN 1 188.00 ресторан55.80630737.497566
662 Family Cafe Mayak ресторан Москва, Головинское шоссе, 10Б Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.84 37.50 4.70 NaN NaN NaN NaN 0 NaN ресторан55.83718137.497324
348 Meat Лав ресторан Москва, Головинское шоссе, 10Б Северный административный округ ежедневно, 11:00–23:00 55.84 37.50 5.00 средние Средний счёт:300–600 ₽ 450.00 NaN 0 NaN ресторан55.83718137.497324

Не все записи являются дублями, причина в неточности определения координат; но дубликаты все же есть, оставим те записи, в которых, больше информации. Индексы дублей:

2841, 5316, 1324, 1430

Поскольку пропусков в категориях и координатах нет, то, скорее всего, это все дубликаты в названиях

In [17]:
df_un = df.copy()
df_un = df_un.drop(index=[2841, 5316, 1324, 1430])
df_un[df_un.check_col.isin(duplicates)].sort_values(by='check_col')
Out[17]:
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats check_col
4242 Пельменная-вареничная быстрое питание Москва, площадь Киевского Вокзала, 1 Западный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.74 37.57 3.40 NaN Средний счёт:250–350 ₽ 300.00 NaN 0 10.00 быстрое питание55.74304137.566494
4286 Пловная-чебуречная быстрое питание Москва, площадь Киевского Вокзала, 1 Западный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.74 37.57 3.30 NaN Средний счёт:250–350 ₽ 300.00 NaN 0 10.00 быстрое питание55.74304137.566494
7407 Старый дворик кафе Москва, улица Нижние Поля, 19Б, стр. 1 Юго-Восточный административный округ ежедневно, 10:00–00:00 55.66 37.74 4.10 средние Средний счёт:от 300 ₽ 300.00 NaN 1 45.00 кафе55.65842437.737291
7362 Хинкальная кафе Москва, улица Нижние Поля, 19Б, стр. 1 Юго-Восточный административный округ ежедневно, 10:00–00:00 55.66 37.74 4.30 средние Средний счёт:от 300 ₽ 300.00 NaN 1 45.00 кафе55.65842437.737291
6549 Bổ кафе Москва, проспект Вернадского, 86В Западный административный округ пн-чт 10:00–23:00; пт,сб 10:00–00:00; вс 11:00... 55.66 37.48 4.70 NaN NaN NaN NaN 0 NaN кафе55.66163837.480148
6534 Fibo Pasta & Ravioli кафе Москва, проспект Вернадского, 86В Западный административный округ пн-сб 10:00–22:00; вс 11:00–22:00 55.66 37.48 4.80 средние Средний счёт:500–1000 ₽ 750.00 NaN 1 NaN кафе55.66163837.480148
6807 Loft-cafe академия кафе Москва, проспект Вернадского, 84, стр. 1 Западный административный округ пн-пт 09:00–20:00; сб 09:00–16:00 55.67 37.48 3.60 NaN NaN NaN NaN 0 1,288.00 кафе55.66514237.478603
6762 Campus кафе Москва, проспект Вернадского, 84с1 Западный административный округ пн-пт 08:30–20:00; сб 08:30–17:00 55.67 37.48 2.80 NaN NaN NaN NaN 1 NaN кафе55.66514237.478603
7066 Кофе кафе Москва, Профсоюзная улица, 56 Юго-Западный административный округ ежедневно, 10:00–21:00 55.67 37.55 5.00 NaN NaN NaN NaN 1 86.00 кафе55.67002137.55248
8401 Суши Мания кафе Москва, Профсоюзная улица, 56 Юго-Западный административный округ ежедневно, 09:00–02:00 55.67 37.55 4.40 NaN NaN NaN NaN 0 86.00 кафе55.67002137.55248
6204 Эдельвейс кафе Москва, Ленинский проспект, 65, корп. 3 Юго-Западный административный округ NaN 55.69 37.56 2.90 NaN NaN NaN NaN 0 45.00 кафе55.69205937.557188
6278 Восточная кухня кафе Москва, Ленинский проспект, 65, корп. 2 Юго-Западный административный округ NaN 55.69 37.56 3.80 NaN NaN NaN NaN 1 144.00 кафе55.69205937.557188
2697 Чайхана Doner кафе кафе Москва, Измайловский проспект, 61, стр. 2 Восточный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.79 37.78 4.00 NaN NaN NaN NaN 0 15.00 кафе55.7886137.78397
2719 Dragon bubble tea кафе Москва, Щёлковское шоссе, вл75 Восточный административный округ пн-чт 10:00–22:00; пт,сб 10:00–23:00; вс 10:00... 55.81 37.80 4.00 NaN NaN NaN NaN 0 NaN кафе55.81094937.799413
2866 Dragon Mixology Bar кафе Москва, Щёлковское шоссе, вл75 Восточный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.81 37.80 3.80 NaN NaN NaN NaN 0 NaN кафе55.81094937.799413
2951 Georgian Garden кафе Москва, Хабаровская улица, 15 Восточный административный округ пн-чт 11:00–22:00; пт,сб 11:00–23:00; вс 11:00... 55.82 37.82 4.80 NaN NaN NaN NaN 1 75.00 кафе55.82249837.823358
2974 Позы&Буузы кафе Москва, Хабаровская улица, 15 Восточный административный округ пн-чт 11:00–22:00; пт 11:00–23:00; сб,вс 11:00... 55.82 37.82 4.30 NaN NaN NaN NaN 0 75.00 кафе55.82249837.823358
182 Карелия кафе Москва, Карельский бульвар, 4А Северный административный округ ежедневно, 09:00–00:00 55.89 37.54 3.70 NaN NaN NaN NaN 0 NaN кафе55.89193637.536068
121 Встреча кафе Москва, Карельский бульвар, 4А Северный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.89 37.54 4.10 NaN NaN NaN NaN 1 NaN кафе55.89193637.536068
6081 Белая Птица пиццерия Москва, Лужнецкая набережная, 2/4с3 Центральный административный округ пн-пт 09:00–18:00 55.71 37.57 4.40 NaN NaN NaN NaN 0 NaN пиццерия55.71494237.574534
6111 Союз Кофе пиццерия Москва, Лужнецкая набережная, 2/4с3 Центральный административный округ пн-пт 09:00–22:00; сб,вс 12:00–22:00 55.71 37.57 4.10 NaN NaN NaN NaN 0 NaN пиццерия55.71494237.574534
6388 Prime ресторан Москва, улица Ленинская Слобода, 19 Южный административный округ пн-пт 08:00–19:00 55.71 37.65 4.20 NaN NaN NaN NaN 1 450.00 ресторан55.70835437.652705
8095 Белочка ресторан Москва, улица Ленинская Слобода, 19 Южный административный округ пн-пт 12:00–17:00 55.71 37.65 3.40 NaN NaN NaN NaN 0 450.00 ресторан55.70835437.652705
4056 Steak it easy ресторан Москва, улица Новый Арбат, 21 Центральный административный округ пн,вт 09:00–00:00; ср-пт 09:00–06:00; сб 10:00... 55.75 37.59 4.50 выше среднего Средний счёт:1200–1900 ₽ 1,550.00 NaN 1 287.00 ресторан55.7520437.586158
3715 Чайхона №1 ресторан Москва, улица Новый Арбат, 21 Центральный административный округ ежедневно, 10:00–06:00 55.75 37.59 4.40 высокие Средний счёт:2000 ₽ 2,000.00 NaN 1 287.00 ресторан55.7520437.586158
5314 Leon ресторан Москва, улица Металлургов, 29А Восточный административный округ пн-сб 11:00–23:00; вс 12:00–23:00 55.76 37.79 4.30 NaN NaN NaN NaN 1 NaN ресторан55.75960337.791702
3759 Patriki ресторан Москва, Малая Бронная улица, 21/13с2 Центральный административный округ ежедневно, 09:00–23:00 55.76 37.59 4.50 NaN NaN NaN NaN 0 NaN ресторан55.76278437.594602
3520 Ava ресторан Москва, Малая Бронная улица, 21/13с2 Центральный административный округ ежедневно, 09:00–23:00 55.76 37.59 4.70 NaN NaN NaN NaN 0 NaN ресторан55.76278437.594602
1452 Сикварули ресторан Москва, улица Куусинена, 11, корп. 2 Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.78 37.51 4.40 NaN NaN NaN NaN 1 10.00 ресторан55.78272937.513952
1511 More Poke ресторан Москва, Волоколамское шоссе, 11, стр. 2 Северный административный округ пн-чт 09:00–18:00; пт,сб 09:00–21:00; вс 09:00... 55.81 37.50 4.20 NaN NaN NaN NaN 1 188.00 ресторан55.80630737.497566
662 Family Cafe Mayak ресторан Москва, Головинское шоссе, 10Б Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.84 37.50 4.70 NaN NaN NaN NaN 0 NaN ресторан55.83718137.497324
348 Meat Лав ресторан Москва, Головинское шоссе, 10Б Северный административный округ ежедневно, 11:00–23:00 55.84 37.50 5.00 средние Средний счёт:300–600 ₽ 450.00 NaN 0 NaN ресторан55.83718137.497324
In [18]:
df_un = df_un.drop(columns='check_col')

Проверим дубликаты в названиях округов

In [19]:
df_un.district.unique()
Out[19]:
array(['Северный административный округ',
       'Северо-Восточный административный округ',
       'Северо-Западный административный округ',
       'Западный административный округ',
       'Центральный административный округ',
       'Восточный административный округ',
       'Юго-Восточный административный округ',
       'Южный административный округ',
       'Юго-Западный административный округ'], dtype=object)

Дубликатов нет

Наконец, проверим наличие полных явных дубликатов

In [20]:
df_un.duplicated().sum()
Out[20]:
0

Полных дубликатов не обнаружено

Типы данных¶

Изменим тип данных столбца с указанием на то, сетевое ли заведение:

In [21]:
df_un.chain = df_un.chain.apply(lambda x: True if x == 1 else False)
print(df_un.info())
df_un.head()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 8402 entries, 0 to 8405
Data columns (total 14 columns):
 #   Column             Non-Null Count  Dtype  
---  ------             --------------  -----  
 0   name               8402 non-null   object 
 1   category           8402 non-null   object 
 2   address            8402 non-null   object 
 3   district           8402 non-null   object 
 4   hours              7866 non-null   object 
 5   lat                8402 non-null   float64
 6   lng                8402 non-null   float64
 7   rating             8402 non-null   float64
 8   price              3315 non-null   object 
 9   avg_bill           3816 non-null   object 
 10  middle_avg_bill    3149 non-null   float64
 11  middle_coffee_cup  535 non-null    float64
 12  chain              8402 non-null   bool   
 13  seats              4793 non-null   float64
dtypes: bool(1), float64(6), object(7)
memory usage: 927.2+ KB
None
Out[21]:
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats
0 WoWфли кафе Москва, улица Дыбенко, 7/1 Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.88 37.48 5.00 NaN NaN NaN NaN False NaN
1 Четыре комнаты ресторан Москва, улица Дыбенко, 36, корп. 1 Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.88 37.48 4.50 выше среднего Средний счёт:1500–1600 ₽ 1,550.00 NaN False 4.00
2 Хазри кафе Москва, Клязьминская улица, 15 Северный административный округ пн-чт 11:00–02:00; пт,сб 11:00–05:00; вс 11:00... 55.89 37.53 4.60 средние Средний счёт:от 1000 ₽ 1,000.00 NaN False 45.00
3 Dormouse Coffee Shop кофейня Москва, улица Маршала Федоренко, 12 Северный административный округ ежедневно, 09:00–22:00 55.88 37.49 5.00 NaN Цена чашки капучино:155–185 ₽ NaN 170.00 False NaN
4 Иль Марко пиццерия Москва, Правобережная улица, 1Б Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.88 37.45 5.00 средние Средний счёт:400–600 ₽ 500.00 NaN True 148.00

Дополнительные столбцы¶

Добавим столбец с названием улицы:

In [22]:
# creating df with divided address
street_df = df_un.address.str.split(', ', expand=True)
street_df.columns=[0, 'street', 2, 3, 4, 5]
street_df.head()
Out[22]:
0 street 2 3 4 5
0 Москва улица Дыбенко 7/1 None None None
1 Москва улица Дыбенко 36 корп. 1 None None
2 Москва Клязьминская улица 15 None None None
3 Москва улица Маршала Федоренко 12 None None None
4 Москва Правобережная улица 1Б None None None
In [23]:
# leaving only street name
street_df = street_df.street
street_df
Out[23]:
0                 улица Дыбенко
1                 улица Дыбенко
2            Клязьминская улица
3       улица Маршала Федоренко
4           Правобережная улица
                 ...           
8401          Профсоюзная улица
8402      Пролетарский проспект
8403           Люблинская улица
8404           Люблинская улица
8405        Россошанский проезд
Name: street, Length: 8402, dtype: object
In [24]:
# adding street name to main df
df_un = df_un.join(street_df)
df_un.head()
Out[24]:
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats street
0 WoWфли кафе Москва, улица Дыбенко, 7/1 Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.88 37.48 5.00 NaN NaN NaN NaN False NaN улица Дыбенко
1 Четыре комнаты ресторан Москва, улица Дыбенко, 36, корп. 1 Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.88 37.48 4.50 выше среднего Средний счёт:1500–1600 ₽ 1,550.00 NaN False 4.00 улица Дыбенко
2 Хазри кафе Москва, Клязьминская улица, 15 Северный административный округ пн-чт 11:00–02:00; пт,сб 11:00–05:00; вс 11:00... 55.89 37.53 4.60 средние Средний счёт:от 1000 ₽ 1,000.00 NaN False 45.00 Клязьминская улица
3 Dormouse Coffee Shop кофейня Москва, улица Маршала Федоренко, 12 Северный административный округ ежедневно, 09:00–22:00 55.88 37.49 5.00 NaN Цена чашки капучино:155–185 ₽ NaN 170.00 False NaN улица Маршала Федоренко
4 Иль Марко пиццерия Москва, Правобережная улица, 1Б Северный административный округ ежедневно, 10:00–22:00 55.88 37.45 5.00 средние Средний счёт:400–600 ₽ 500.00 NaN True 148.00 Правобережная улица
In [25]:
df_un.tail()
Out[25]:
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats street
8401 Суши Мания кафе Москва, Профсоюзная улица, 56 Юго-Западный административный округ ежедневно, 09:00–02:00 55.67 37.55 4.40 NaN NaN NaN NaN False 86.00 Профсоюзная улица
8402 Миславнес кафе Москва, Пролетарский проспект, 19, корп. 1 Южный административный округ ежедневно, 08:00–22:00 55.64 37.66 4.80 NaN NaN NaN NaN False 150.00 Пролетарский проспект
8403 Самовар кафе Москва, Люблинская улица, 112А, стр. 1 Юго-Восточный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.65 37.74 3.90 NaN Средний счёт:от 150 ₽ 150.00 NaN False 150.00 Люблинская улица
8404 Чайхана Sabr кафе Москва, Люблинская улица, 112А, стр. 1 Юго-Восточный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.65 37.74 4.20 NaN NaN NaN NaN True 150.00 Люблинская улица
8405 Kebab Time кафе Москва, Россошанский проезд, 6 Южный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.60 37.60 3.90 NaN NaN NaN NaN False 12.00 Россошанский проезд

Извлечение названия улицы корректно

Добавим столбец с указателем на работу заведения в режиме 24 / 7:

In [26]:
# searching for indexes of around-the-clock places
index_24_7 = (df_un.query('hours.isna() == False')
              .query('hours.str.contains("ежеднев") and hours.str.contains("круглосут")').index.to_list())
In [27]:
df_un['is_24_7'] = False
df_un.loc[index_24_7, 'is_24_7'] = True
df_un.query('is_24_7 == True').head()
Out[27]:
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats street is_24_7
10 Great Room Bar бар,паб Москва, Левобережная улица, 12 Северный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.88 37.47 4.50 средние Цена бокала пива:250–350 ₽ NaN NaN False 102.00 Левобережная улица True
17 Чайхана Беш-Бармак ресторан Москва, Ленинградское шоссе, 71Б, стр. 2 Северный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.88 37.45 4.40 средние Средний счёт:350–500 ₽ 425.00 NaN False 96.00 Ленинградское шоссе True
19 Пекарня булочная Москва, Ижорский проезд, 5 Северный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.89 37.52 4.40 NaN NaN NaN NaN True NaN Ижорский проезд True
24 Drive Café кафе Москва, улица Дыбенко, 9Ас1 Северный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.88 37.48 4.00 NaN NaN NaN NaN True NaN улица Дыбенко True
49 2U-Ту-Ю пиццерия Москва, Ижорская улица, 8А Северный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.89 37.51 2.70 NaN Средний счёт:900 ₽ 900.00 NaN False NaN Ижорская улица True

Вывод¶

  • Все пропуски оставили как есть
  • Удалены четыре строки с дублирующимися заведениями;
  • Изменен тип данных указателя на то, сетевое ли заведение: int -> bool
  • Добавлены столбцы с названием улицы и указателем на круглосуточный и ежедневный характер работы.

Общий анализ данных¶

Оценим распределение заведений по категориям

In [28]:
categories = df_un.groupby('category')['name'].count().reset_index().sort_values(by='name', ascending=False)


fig, ax = plt.subplots(1, 2)
fig.set_size_inches(15, 5)
fig.suptitle('Распределение заведений по категориям \n', fontsize = 14)

# barplot with category size rating
sns.set_palette('deep')
sns.barplot(ax=ax[0], data=categories, x='name', y='category')
ax[0].set(ylabel = None,
         xlabel='количество заведений')
ax[0].spines['top'].set_visible(False)
ax[0].spines['right'].set_visible(False)

# pie chart
colors = sns.color_palette('deep')
ax[1].pie(categories.name, labels=categories.category, colors=colors, autopct='%1.0f%%')

plt.show()
  • В столице больше всего кафе, ресторанов и кофеен
  • Меньше всего заведений категорий булочная, столовая, быстрое питание
  • Промежуточное место занимают бары и пиццерии
  • Суммарно кафе и рестораны составляют чуть больше половины всех точек общепита

Оценим количество посадочных мест по категориям

In [29]:
order = df_un.groupby('category')['seats'].median().sort_values(ascending=False).index

sns.boxplot(x="seats", y="category", data=df_un, order=order)
plt.title('Диаграмма размаха количества посадочных мест по категориям \n')
plt.ylabel(None)
plt.xlabel(None)
plt.show()

sns.boxplot(x="seats", y="category", data=df_un, order=order)
plt.ylabel(None)
plt.xlabel(None)
plt.xlim(0, 350)
plt.show()
  • По медианному количеству посадочных мест лидируют рестораны, бары и кофейни
  • Меньше всего медиана у булочных, пиццерий и кафе
  • Категория быстрого питания занимает промежуточное положение в рейтинге по медиане, однако, обладает достаточно большим разбросом за счет межквартиального размаха: граница выбросов у этой категории даже немного превышает лидеров
  • Наиболее популярный вид заведения в Москве -- кафе, при этом медианное количество посадочных мест по этой категории третье с конца
  • Если есть возможность и желание открыть большое заведение, то, скорее всего, это будет ресторан или бар
  • К промежуточным по размерам заведениям относятся кофейни и столовые, а также заведения быстрого питания
  • Если открывать небольшое заведение, то имеет смысл обратить внимание на кафе, пиццерии и булочные

Изучим соотношение сетевых и несетевых заведений

In [30]:
chain_cnt = df_un.groupby('chain')['name'].count().reset_index()

fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(data=chain_cnt, x='name', labels=['несетевые', 'сетевые'], colors=colors, autopct='%1.0f%%')
ax.set_title('Доля сетевых заведений \n')
plt.show()

Сетевыми являются около 40 % заведений, подавляющее большинство заведений являются самостоятельными

In [31]:
chain_ratio = df_un.groupby('category')['chain'].mean().reset_index().sort_values(by='chain', ascending=False)
chain_ratio.chain *= 100
In [32]:
fig, ax = plt.subplots()
fig.set_size_inches(15, 5)

sns.barplot(ax=ax, data=chain_ratio, x='chain', y='category')
ax.set(ylabel = None,
         xlabel='доля сетевых заведений, %',
      title='Рейтинг категорий по доле сетевых заведений \n')

ax.spines['top'].set_visible(False)
ax.spines['right'].set_visible(False)
  • В категориях булочных, пиццерий и кофеен более половины всех заведений -- сетевые
  • Меньше всего сетевых заведений в категориях баров, столовых и кафе

Рассмотрим самые популярные сети в Москве

In [33]:
top_chains = (df_un.query('chain == True')
              .groupby('name')
              .agg({'address':'count', 'category':'first', 'rating':'median', 'price':'first'})
              .reset_index()
              .sort_values(by='address', 
                           ascending=False)
              .head(15))
top_chains.columns = ['name', 'cnt', 'category', 'median_rating', 'price_cat']
In [34]:
fig = px.bar(top_chains.sort_values(by='cnt'), 
             x='cnt', 
             y='name', 
             title='Топ-15 сетевых заведений',
             text='cnt',
             labels={'name':'', 'cnt':'Количество заведений в сети'})
fig.update_xaxes(visible=False)
fig.show()
  • Самая популярная сеть в Москве с большим отрывом -- Шоколадница
  • На втором и третьем месте с почти одинаковым количеством заведений Домино'с и Додо
  • Замыкает топ-15 сеть Му-Му
In [35]:
top_chains_cat = top_chains.groupby('category')['name'].count().reset_index().sort_values(by='name')

fig, ax = plt.subplots()
ax.pie(data=top_chains_cat, x='name', labels='category', colors=colors, autopct='%1.0f%%')
ax.set_title('Категории в топ-15 сетей \n')
plt.show()
  • Треть популярных сетей -- кофейни
  • Кафе и рестораны составляют по 20 % от топ-15
  • Наименее популярные категории в топ-15 -- фастфуд и булочные
In [36]:
top_chains
Out[36]:
name cnt category median_rating price_cat
746 Шоколадница 120 кофейня 4.20 средние
344 Домино'с Пицца 76 пиццерия 4.20 средние
340 Додо Пицца 74 пиццерия 4.30 средние
148 One Price Coffee 71 кофейня 4.20 средние
759 Яндекс Лавка 69 ресторан 4.00 None
59 Cofix 65 кофейня 4.10 средние
170 Prime 50 ресторан 4.20 низкие
679 Хинкальная 44 быстрое питание 4.40 средние
378 КОФЕПОРТ 42 кофейня 4.20 низкие
431 Кулинарная лавка братьев Караваевых 39 кафе 4.40 средние
643 Теремок 38 ресторан 4.10 средние
699 Чайхана 37 кафе 4.10 средние
40 CofeFest 32 кофейня 4.05 средние
273 Буханка 32 булочная 4.40 средние
491 Му-Му 27 кафе 4.30 средние
In [37]:
print(f'Медианный рейтинг по всем заведениям Москвы: {df_un.rating.median()}')

Медианный рейтинг по всем заведениям Москвы: 4.3
  • Практически все сети в топ-15 ценовой категории "средние", исключение -- Prime и КОФЕПОРТ, относящиеся к низкому ценовому сегменту
  • Медианный рейтинг заведений сетей примерно соответствует среднему по Москве

Рассмотрим распределение заведений по районам города

In [38]:
district_vs_cat = (df_un.pivot_table(index='district', 
                                     columns='category', 
                                     values='name', 
                                     aggfunc='count')
                   .reset_index())
# deleting common part in the names of districts 
district_vs_cat.district = district_vs_cat.district.str.replace(' административный округ', '')

district_vs_cat['итого'] = district_vs_cat.loc[:, 'бар,паб':].sum(axis=1)
district_vs_cat = district_vs_cat.sort_values(by='итого')
district_vs_cat
Out[38]:
category district бар,паб булочная быстрое питание кафе кофейня пиццерия ресторан столовая итого
4 Северо-Западный 23 12 30 115 62 40 109 18 409
7 Юго-Западный 38 27 61 238 96 64 168 17 709
6 Юго-Восточный 38 13 67 282 89 55 145 25 714
0 Восточный 53 25 71 271 105 72 159 40 796
1 Западный 50 37 62 239 150 71 218 24 851
3 Северо-Восточный 63 28 82 269 159 68 182 40 891
8 Южный 68 25 85 264 131 73 202 44 892
2 Северный 68 39 58 235 193 77 187 41 898
5 Центральный 364 50 87 464 428 113 670 66 2242
In [39]:
# sorting categories inside districts

cols_n_w = district_vs_cat.loc[5, :].reset_index()
cols_n_w.columns = ['category', 'cnt']
cols_n_w.loc[0, 'cnt'] = 5000
cols_n_w = cols_n_w.sort_values(by='cnt', ascending=False)
cols_n_w = cols_n_w.drop(columns='cnt')
cols = cols_n_w.category.tolist()
district_vs_cat = district_vs_cat[cols]
cols = cols[2:] # only target columns are used
district_vs_cat
Out[39]:
category district итого ресторан кафе кофейня бар,паб пиццерия быстрое питание столовая булочная
4 Северо-Западный 409 109 115 62 23 40 30 18 12
7 Юго-Западный 709 168 238 96 38 64 61 17 27
6 Юго-Восточный 714 145 282 89 38 55 67 25 13
0 Восточный 796 159 271 105 53 72 71 40 25
1 Западный 851 218 239 150 50 71 62 24 37
3 Северо-Восточный 891 182 269 159 63 68 82 40 28
8 Южный 892 202 264 131 68 73 85 44 25
2 Северный 898 187 235 193 68 77 58 41 39
5 Центральный 2242 670 464 428 364 113 87 66 50
In [40]:
fig = px.bar(district_vs_cat, 
             x=cols, 
             y='district', 
             title="Количество заведений по районам Москвы")
fig.update_xaxes(title='Количество заведений')
fig.update_yaxes(title='')
fig.update_layout(legend_title='Категории')
fig.show()
  • В датасете представлены все девять округов Москвы
  • Центральный округ с большим отрывом на первом месте по количеству заведений
  • В Центральном округе ресторанов больше, чем кафе, а в остальных округах наоборот; в остальном распределение по категориям повторяется
  • Последний по количеству заведений -- Северо-Западный округ, количество точек общепита здесь почти вдвое меньше, чем у предпоследнего места
In [41]:
order = df_un.groupby('category')['rating'].median().sort_values(ascending=False).index

sns.boxplot(x="rating", y="category", data=df_un, order=order)
plt.title('Диаграмма размаха рейтинга заведений по категориям \n')
plt.ylabel(None)
plt.xlabel(None)
plt.show()

sns.boxplot(x="rating", y="category", data=df_un, order=order)
plt.ylabel(None)
plt.xlabel(None)
plt.xlim(3.25, 5)
plt.show()

  • Больше всего гостям нравятся бары -- у них самый высокий медианный рейтинг из всех категорий, высшая оценка в диапазоне нормальных значений, а оценки ниже 3.9 можно считать выбросами

  • Самые низкие оценки получают заведения категории фастфуд: оценки выше 4.8 относятся к выбросам, медианный рейтинг 4.2 -- один из двух самых низких в данных, 25 % всех заведений имеют оценку ниже 3.9, при этом совсем редкие низкие оценки начинаются с 3.3 и меньше

  • Медианный рейтинг у кафе на уровне рейтинга заведений фастфуда, т.е. самый низкий из представленный категорий, однако распределение рейтинга у кафе смещено вправо относительно фастфуда: высшая оценка в диапазоне нормальных значений, 25 % заведений имеют оценку 4.4 и выше, а выбросы для низких оценок начинаются с оценки 3.4

  • Оставшиеся категории имеют одинаковый медианный рейтинг, но есть разница в распределении: лучше всех оценены рестораны, следом идут пиццерии и булочные, имеющие одинаковое распределение, затем кофейни и столовые также с очень похожими распределениями

  • Следует отметить, что категории заведений неравномерны по размеру, различие в распределениях рейтингов может быть продиктовано несимметричностью

  • Можно составить вероятностный рейтинг создания приятного для гостей бизнеса:

    1. Бар
    2. Ресторан
    3. Пиццерия, булочная
    4. Кофейня, столовая
    5. Кафе
    6. Быстрое питание

Визуализируем средний рейтинг заведений по районам на карте

In [42]:
district_vs_rating = (df_un.groupby('district')['rating']
                      .mean()
                      .reset_index()
                      .sort_values(by='rating', 
                                   ascending=False))
district_vs_rating
Out[42]:
district rating
5 Центральный административный округ 4.38
2 Северный административный округ 4.24
4 Северо-Западный административный округ 4.21
8 Южный административный округ 4.18
1 Западный административный округ 4.18
0 Восточный административный округ 4.17
7 Юго-Западный административный округ 4.17
3 Северо-Восточный административный округ 4.15
6 Юго-Восточный административный округ 4.10
In [43]:
# coordinates of Moscow center
moscow_lat, moscow_lng = 55.751244, 37.618423
# creating a map
moscow_map = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)
# showing ratings
Choropleth(
    geo_data=state_geo,
    data=district_vs_rating,
    columns=['district', 'rating'],
    key_on='feature.name',
    fill_color='PuBu',
    fill_opacity=0.8,
    legend_name='Средний рейтинг заведений по районам',
).add_to(moscow_map)

moscow_map
Out[43]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook
  • Заведения с самым высоким средним рейтингом расположены в Центральном округе;
  • Северный и Северо-Западный округи занимают второе и третье место;
  • Самые низкие оценки получают заведения в Юго-Восточном округе.

Визуализируем все заведения датасета на карте:

In [44]:
moscow_map = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)
# creating empty cluster
claster_catering = MarkerCluster().add_to(moscow_map)

# function for adding a marker to a cluster
def filling_claster(row):
    Marker([row['lat'], row['lng']],
           popup=f'{row["name"]} {row["rating"]} \n {row["price"]}').add_to(claster_catering)

df_un.apply(filling_claster, axis=1)
moscow_map
Out[44]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Карта согласуется с ранее полученными данными: основная масса заведений общепита сосредоточена в центре города

Найдем топ-15 улиц по количеству заведений:

In [45]:
street_vs_cat = (df_un.pivot_table(index='street', 
                                     columns='category', 
                                     values='name', 
                                     aggfunc='count')
                   .reset_index())

street_vs_cat['итого'] = street_vs_cat.loc[:, 'бар,паб':].sum(axis=1)
street_vs_cat = street_vs_cat.sort_values(by='итого', ascending=False).head(15)
street_vs_cat
Out[45]:
category street бар,паб булочная быстрое питание кафе кофейня пиццерия ресторан столовая итого
1090 проспект Мира 12.00 4.00 21.00 53.00 36.00 11.00 45.00 2.00 184.00
773 Профсоюзная улица 6.00 4.00 15.00 35.00 18.00 15.00 26.00 3.00 122.00
1087 проспект Вернадского 7.00 1.00 12.00 25.00 16.00 12.00 33.00 2.00 108.00
525 Ленинский проспект 10.00 3.00 2.00 26.00 23.00 5.00 33.00 5.00 107.00
523 Ленинградский проспект 15.00 4.00 2.00 12.00 25.00 9.00 25.00 3.00 95.00
373 Дмитровское шоссе 6.00 2.00 10.00 23.00 11.00 8.00 24.00 4.00 88.00
455 Каширское шоссе 2.00 NaN 10.00 20.00 16.00 5.00 19.00 5.00 77.00
298 Варшавское шоссе 6.00 NaN 7.00 18.00 14.00 4.00 20.00 7.00 76.00
524 Ленинградское шоссе 5.00 2.00 5.00 13.00 13.00 3.00 26.00 3.00 70.00
550 МКАД 1.00 NaN 9.00 45.00 4.00 NaN 5.00 1.00 65.00
547 Люблинская улица 5.00 NaN 5.00 26.00 11.00 1.00 10.00 2.00 60.00
1154 улица Вавилова 2.00 2.00 11.00 15.00 10.00 3.00 12.00 NaN 55.00
517 Кутузовский проспект 2.00 1.00 2.00 14.00 13.00 3.00 16.00 3.00 54.00
1309 улица Миклухо-Маклая 3.00 NaN 4.00 21.00 4.00 2.00 15.00 NaN 49.00
781 Пятницкая улица 9.00 3.00 2.00 7.00 6.00 3.00 18.00 NaN 48.00
In [46]:
# sorting categories inside districts

cols_mira_av = street_vs_cat.loc[1090, :].reset_index()
cols_mira_av.columns = ['category', 'cnt']
cols_mira_av.loc[0, 'cnt'] = 5000
cols_mira_av = cols_mira_av.sort_values(by='cnt', ascending=False)
cols_mira_av = cols_mira_av.drop(columns='cnt')
cols = cols_mira_av.category.tolist()
street_vs_cat = street_vs_cat[cols]
cols = cols[2:] # only target columns left
street_vs_cat
Out[46]:
category street итого кафе ресторан кофейня быстрое питание бар,паб пиццерия булочная столовая
1090 проспект Мира 184.00 53.00 45.00 36.00 21.00 12.00 11.00 4.00 2.00
773 Профсоюзная улица 122.00 35.00 26.00 18.00 15.00 6.00 15.00 4.00 3.00
1087 проспект Вернадского 108.00 25.00 33.00 16.00 12.00 7.00 12.00 1.00 2.00
525 Ленинский проспект 107.00 26.00 33.00 23.00 2.00 10.00 5.00 3.00 5.00
523 Ленинградский проспект 95.00 12.00 25.00 25.00 2.00 15.00 9.00 4.00 3.00
373 Дмитровское шоссе 88.00 23.00 24.00 11.00 10.00 6.00 8.00 2.00 4.00
455 Каширское шоссе 77.00 20.00 19.00 16.00 10.00 2.00 5.00 NaN 5.00
298 Варшавское шоссе 76.00 18.00 20.00 14.00 7.00 6.00 4.00 NaN 7.00
524 Ленинградское шоссе 70.00 13.00 26.00 13.00 5.00 5.00 3.00 2.00 3.00
550 МКАД 65.00 45.00 5.00 4.00 9.00 1.00 NaN NaN 1.00
547 Люблинская улица 60.00 26.00 10.00 11.00 5.00 5.00 1.00 NaN 2.00
1154 улица Вавилова 55.00 15.00 12.00 10.00 11.00 2.00 3.00 2.00 NaN
517 Кутузовский проспект 54.00 14.00 16.00 13.00 2.00 2.00 3.00 1.00 3.00
1309 улица Миклухо-Маклая 49.00 21.00 15.00 4.00 4.00 3.00 2.00 NaN NaN
781 Пятницкая улица 48.00 7.00 18.00 6.00 2.00 9.00 3.00 3.00 NaN

Визуализируем распределение заведений в топ-15 улиц:

In [47]:
fig = px.bar(street_vs_cat.sort_values(by='итого'), 
             x=cols, 
             y='street', 
             title="Заведения в топ-15 улиц Москвы")
fig.update_xaxes(title='Количество заведений')
fig.update_yaxes(title='')
fig.update_layout(legend_title='Категории')
fig.show()
  • Улицы с самым большим количеством заведений в Москве это: проспект Мира, Профсоюзная улица и проспект Вернадского
  • Самые популярные категории заведений сохраняются: кафе, рестораны и кофейни
  • Большое исключение МКАД -- здесь абсолютно доминируют кафе

Найдем улицы, на которых только одно заведение общепита:

In [48]:
street_vs_cat = (df_un.pivot_table(index='street', 
                                     columns='category', 
                                     values='name', 
                                     aggfunc='count')
                   .reset_index())

street_vs_cat['итого'] = street_vs_cat.loc[:, 'бар,паб':].sum(axis=1)

lonely_streets = street_vs_cat.query('итого == 1')['street']

lonely_streets_df = df_un.query('street in(@lonely_streets)')
print(f'В Москве {lonely_streets_df.shape[0]} улиц, где всего одно заведения общепита')

В Москве 458 улиц, где всего одно заведения общепита

Сравним распределение пользовательских оценок по категориям заведений на этих улицах и по всей Москве:

In [49]:
fig, ax = plt.subplots(2, 1)

fig.set_size_inches(15, 12)
sns.boxplot(x="rating", y="category", data=df_un, order=order, ax=ax[0])
ax[0].set(title='Рейтинг заведений Москвы \n',
         ylabel=None,
         xlabel=None,
         xlim=(3, 5))


sns.boxplot(x="rating", y="category", data=lonely_streets_df, order=order, ax=ax[1])
plt.title('Рейтинг единственных заведений на улице \n')
ax[1].set(title='Рейтинг единственных заведений на улице \n',
         ylabel=None,
         xlabel=None,
         xlim=(3, 5))

plt.show()
  • Единственные заведения на своей улице, относящиеся к категориям баров, булочных, кофеен, пиццерий и столовых имеют лучшие оценки в сравнении со всеми заведениями в городе: медиана смещена вправо, либо третий квартиль смещен вправо, либо все сразу
  • Рестораны и кафе имеют примерно те же оценки, что и в целом по городу
  • Заведения фастфуда имеют смещенную медиану, что говорит о том, что такие заведения в среднем лучше, но первый квартиль у них сильно смещен влево: достаточно много заведений с более низкими оценками, чем в целом по городу

Сравним распределение по доле категорий заведений по всему городу и по заведениям, единственным на своей улице:

In [50]:
fig, ax = plt.subplots(2, 2)
fig.set_size_inches(15, 12)
fig.suptitle('Распределение заведений по категориям \n', fontsize = 14)

categories = df_un.groupby('category')['name'].count().reset_index().sort_values(by='name', ascending=False)
# barplot with category size rating №1 (Moscow)

sns.barplot(ax=ax[0, 0], data=categories, x='name', y='category')
ax[0, 0].set(ylabel = None,
         xlabel='количество заведений',
            title='Москва')
ax[0, 0].spines['top'].set_visible(False)
ax[0, 0].spines['right'].set_visible(False)

# pie chart № 1 (Moscow)
colors = sns.color_palette('deep')
ax[0, 1].pie(categories.name, labels=categories.category, colors=colors, autopct='%1.0f%%')

categories = lonely_streets_df.groupby('category')['name'].count().reset_index().sort_values(by='name', ascending=False)
# barplot with category size rating №2 (one place on the street)

sns.barplot(ax=ax[1, 0], data=categories, x='name', y='category')
ax[1, 0].set(ylabel = None,
         xlabel='количество заведений',
            title='Улицы с одним заведением')
ax[1, 0].spines['top'].set_visible(False)
ax[1, 0].spines['right'].set_visible(False)

# pie chart № 1 (one place on the street)
colors = sns.color_palette('deep')
ax[1, 1].pie(categories.name, labels=categories.category, colors=colors, autopct='%1.0f%%')

plt.show()

В целом распределение совпадает, но поменялись местами пиццерии и столовые: столовые чаще единственное заведение на своей улице

Отметим на карте заведения без конкурентов на своей улице:

In [51]:
moscow_map = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)
claster_catering = MarkerCluster().add_to(moscow_map)

lonely_streets_df.apply(filling_claster, axis=1)
moscow_map
Out[51]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook
  • Заведения расположены на улицах малой протяженности
  • Во всех частях города хватает таких улиц/заведений: они есть и в самом центре, и на окраинах

Визуализируем медианные цены по округам:

In [52]:
district_vs_median_bill = (df_un.groupby('district')['middle_avg_bill']
                      .median()
                      .reset_index()
                      .sort_values(by='middle_avg_bill', 
                                   ascending=False))
district_vs_median_bill
Out[52]:
district middle_avg_bill
1 Западный административный округ 1,000.00
5 Центральный административный округ 1,000.00
4 Северо-Западный административный округ 700.00
2 Северный административный округ 650.00
7 Юго-Западный административный округ 600.00
0 Восточный административный округ 575.00
3 Северо-Восточный административный округ 500.00
8 Южный административный округ 500.00
6 Юго-Восточный административный округ 450.00
In [53]:
moscow_map = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)

Choropleth(
    geo_data=state_geo,
    data=district_vs_median_bill,
    columns=['district', 'middle_avg_bill'],
    key_on='feature.name',
    fill_color='PuBu',
    fill_opacity=0.8,
    legend_name='Медианный счет заведений по районам',
).add_to(moscow_map)

moscow_map
Out[53]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook
  • Самые высокие цены в Центральном и Западном округах -- медианный чек по заведениям достигает 1000 рублей
  • В остальных округах цены ниже, самые низкие в Северо-Восточном, Южном и Юго-Восточном -- 500 рублей и ниже

Визуализируем комплексную метрику, учитывающую рейтинг заведений и цену в них:

In [54]:
district_vs_rating_vs_median_bill = district_vs_rating.merge(district_vs_median_bill, on='district')
district_vs_rating_vs_median_bill['rating_div_bill'] = (district_vs_rating_vs_median_bill.rating 
                                                        / district_vs_rating_vs_median_bill.middle_avg_bill * 1000)

district_vs_rating_vs_median_bill = district_vs_rating_vs_median_bill.sort_values(by='rating_div_bill', 
                                                                                  ascending=False)
district_vs_rating_vs_median_bill
Out[54]:
district rating middle_avg_bill rating_div_bill
8 Юго-Восточный административный округ 4.10 450.00 9.11
3 Южный административный округ 4.18 500.00 8.37
7 Северо-Восточный административный округ 4.15 500.00 8.30
5 Восточный административный округ 4.17 575.00 7.26
6 Юго-Западный административный округ 4.17 600.00 6.95
1 Северный административный округ 4.24 650.00 6.52
2 Северо-Западный административный округ 4.21 700.00 6.01
0 Центральный административный округ 4.38 1,000.00 4.38
4 Западный административный округ 4.18 1,000.00 4.18
In [55]:
moscow_map = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)

Choropleth(
    geo_data=state_geo,
    data=district_vs_rating_vs_median_bill,
    columns=['district', 'rating_div_bill'],
    key_on='feature.name',
    fill_color='PuBu',
    fill_opacity=0.8,
    legend_name='Отношение рейтинга к цене',
).add_to(moscow_map)

moscow_map
Out[55]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook
  • Если учитывать рейтинг заведений совместно с их ценами, то лидерами являются Юго-Восточный, Южный и Северо-Восточный округи
  • Заведения Центрального и Западного округов не выдерживают конкуренции по этому параметру и занимают две последние строки рейтинга

Вывод¶

  • В столице больше всего кафе, ресторанов и кофеен; меньше всего — булочных и столовых; промежуточное положение занимают бары, пиццерии и фастфуд

  • В сложившемся рынке, в среднем, к крупным заведениям можно отнести рестораны и бары; к небольшим — булочные, пиццерии и кафе; к средним — кофейни, столовые, фастфуд

  • Из всех заведений 40 % являются сетевыми, такие заведения бывают во всех категориях, однако, наиболее часто сетевыми бывают булочные, пиццерии и кофейни ( больше половины заведений); мало сетевых заведений в категориях баров, столовых и кафе (меньше трети заведений)

  • В топ-15 наиболее крупных сетей большинство кофеен (треть рейтинга), кафе и ресторанов (по 20 %) , а также пиццерий (13 %)

  • За исключением двух сетей, во всех крупнейших сетях средние цены и средние оценки

  • Заведения в столице распределены очень неравномерно: огромное количество точек общепита в Центральном округе (более 2200), на втором месте округи Северный, Южный и Северо-Восточный, в каждом из которых около 900 заведений; в Восточном, Юго-Западном и Юго-Восточном округах количество заведений на уровне 700-800, а в Северо-Западном округе наименьшее количество — около 400

  • По категориям заведений также есть отличия в средней оценке: бары получают самые высокие оценки, а точки фастфуда самые низкие; рейтинг оценок различных заведений:

    1. Бар
    2. Ресторан
    3. Пиццерия, булочная
    4. Кофейня, столовая
    5. Кафе
    6. Быстрое питание

  • Самые высокооцененные заведения находятся в Центральном округе, на втором и третьем местах Северный и Северо-Западный округи соответственно; самые низкооцененные заведения в Юго-Восточном округе; оставшиеся округи занимают промежуточное положение и их рейтинги примерно равны

  • Самые высокие цены в Центральном и Западном округах -- медианный чек по заведениям достигает 1000 рублей; самые низкие в Северо-Восточном, Южном и Юго-Восточном -- 500 рублей и ниже; оставшиеся округи занимают промежуточное положение и их цены примерно равны

  • В Москве есть протяженные улицы, на которых более 100 заведений, но есть и короткие улицы, где представлено всего одно заведение

Рекомендации

  • Определиться с желаемым размером заведения: если есть средства открыть и желание управлять крупным бизнесом, имеет смысл обратить внимание, например, на рестораны, если нет — булочные или кафе
  • Определиться с тем, хотим мы открыть собственное заведение или развиваться по франшизе: анализ рынка показал, что в категории булочных и кофеен очень много сетевых заведений, а вот в категории баров — меньше всего
  • В каком округе хотим работать? На основании проведенного анализа можно выделить три самых интересных:
    • Центральный округ: самая большая проходимость, один из двух самых высоких средних чеков, однако, самая большая конкуренция по количеству и качеству заведений; высокий риск
    • Западный округ: проходимость ниже (не центр), но средний чек на уровне центра, а конкуренция ниже: округ медианный по количеству заведений, рейтинги заведений также медианные; средний риск
    • Северо-Западный округ — очень мало заведений, средний чек третий по величине в Москве, однако средний рейтинг заведений также третий по городу; низкий риск
  • Какой категории заведение открывать?
    • Бар: категория получает самые высокие оценки пользователей, таких мест не так много — чуть меньше 10 % всех заведений
    • Булочная: категория получает почти самые высокие оценки, таких мест очень мало в Москве — проще удивить гостей
    • Пиццерия — оценки на уровне булочных, таких мест примерно как баров

Детализация: открытие кофейни¶

Рассмотрим подробнее категорию кофеен

Сколько всего кофеен в Москве?

In [56]:
print('Кофеен в Москве:')
print(df_un.query('category == "кофейня"').shape[0])

Кофеен в Москве:
1413

Довольно много, сколько это в долях?

In [57]:
fig, ax = plt.subplots()
fig.set_size_inches(15, 5)
fig.suptitle('Распределение заведений по категориям', fontsize = 14)

categories = df_un.groupby('category')['name'].count().reset_index().sort_values(by='name', ascending=False)
# круговая диаграмма
colors = sns.color_palette('deep')
ax.pie(categories.name, labels=categories.category, colors=colors, autopct='%1.0f%%')

plt.show()

Кофейни на третьем месте по популярности и составляют 17 % от всех заведений общепита Москвы

Как кофейни распределены по районам?

In [58]:
fig = px.bar(district_vs_cat.sort_values(by='кофейня'), 
             x=['кофейня'], 
             y='district', 
             title="Количество кофеен по районам Москвы")
fig.update_xaxes(title='Количество заведений')
fig.update_yaxes(title='')
fig.update_layout(showlegend=False)
fig.show()
  • В абсолютном выражении больше всего кофеен (с большим отрывом) в Центральном округе;
  • На втором месте Северный округ;
  • На последнем месте Северо-Западный округ.

Визуализируем все кофейни на карте:

In [59]:
coffee_shops = df_un.query('category == "кофейня"')

moscow_map = Map(location=[moscow_lat, moscow_lng], zoom_start=10)
claster_catering = MarkerCluster().add_to(moscow_map)

coffee_shops.apply(filling_claster, axis=1)
moscow_map
Out[59]:
Make this Notebook Trusted to load map: File -> Trust Notebook

Нет какого-то характерного паттерна расположения кофеен: встречаются на крупных проспектах и на маленьких улицах, разряженно разбросаны по площади, но в местах большей проходимости могут соседствовать друг с другом и другими заведениями

Рассмотрим, есть ли круглосуточные кофейни:

In [60]:
coffee_shops.query('is_24_7 == True').head()
Out[60]:
name category address district hours lat lng rating price avg_bill middle_avg_bill middle_coffee_cup chain seats street is_24_7
200 Wild Bean кофейня Москва, Дмитровское шоссе, 107Е Северный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.88 37.54 3.50 NaN NaN NaN NaN True 20.00 Дмитровское шоссе True
971 Wild Bean Cafe кофейня Москва, Ярославское шоссе, 116 Северо-Восточный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.87 37.71 4.00 NaN NaN NaN NaN True 25.00 Ярославское шоссе True
1047 Wild Bean Cafe кофейня Москва, Ярославское шоссе, вл3с3 Северо-Восточный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.85 37.68 4.50 NaN Цена чашки капучино:140–200 ₽ NaN 170.00 True NaN Ярославское шоссе True
1214 Wild Bean Cafe кофейня Москва, МКАД, 65-й километр, 8 Северо-Западный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.81 37.39 4.30 NaN NaN NaN NaN True NaN МКАД True
1291 Шоколадница кофейня Москва, улица Народного Ополчения, 49, корп. 1 Северо-Западный административный округ ежедневно, круглосуточно 55.79 37.49 4.20 средние Средний счёт:650–850 ₽ 750.00 NaN True 200.00 улица Народного Ополчения True
In [61]:
coffee_shop_24_7_cnt = coffee_shops.query('is_24_7 == True').shape[0]
print(f'Круглосуточных кофеен в Москве: {coffee_shop_24_7_cnt} ({(coffee_shop_24_7_cnt / coffee_shops.shape[0]):.0%} от всех кофеен)')

Круглосуточных кофеен в Москве: 59 (4% от всех кофеен)

Круглосуточная кофейня -- не самый популярный формат, их меньше 5 %

Рассмотрим рейтинги кофеен

In [62]:
fig, ax = plt.subplots()

fig.set_size_inches(15, 5)
sns.boxplot(x="rating", y="category", data=df_un, order=order, ax=ax)
ax.set(title='Рейтинг заведений Москвы \n',
         ylabel=None,
         xlabel=None,
         xlim=(3, 5));

coffee_shops.rating.describe()
Out[62]:
count   1,413.00
mean        4.28
std         0.37
min         1.40
25%         4.10
50%         4.30
75%         4.40
max         5.00
Name: rating, dtype: float64
  • Кофейни делят четвертое место со столовыми в рейтинге самых высокооцененных категорий заведений
  • Три четверти кофеен имеют рейтинг 4.1 и выше
  • Четверть кофеен имеют рейтинг 4.4 и выше
  • Заведения с рейтингом ниже 3.7 и выше 4.8 встречаются редко и их можно назвать выбросами

Посмотрим, как распределяются рейтинги кофеен по районам Москвы:

In [63]:
district_vs_rating_coffee = (coffee_shops.groupby('district')['rating']
                      .mean()
                      .reset_index()
                      .sort_values(by='rating', 
                                   ascending=False))
district_vs_rating_coffee.district = district_vs_rating_coffee.district.str.replace(' административный округ', '')
district_vs_rating_coffee
Out[63]:
district rating
5 Центральный 4.34
4 Северо-Западный 4.33
2 Северный 4.29
7 Юго-Западный 4.28
0 Восточный 4.28
8 Южный 4.23
6 Юго-Восточный 4.23
3 Северо-Восточный 4.22
1 Западный 4.20
  • Лучшие кофейни в Центральном и Северо-Западном округах
  • На втором месте Северный, Юго-Западный и Восточный округи
  • Предпоследнее место занимают Южный и Юго-восточный районы
  • Самые низкие оценки у кофеен в Северо-Восточном и Западном округах

Рассмотрим распределение цен в кофейнях по районам:

In [64]:
order = coffee_shops.groupby('district')['middle_coffee_cup'].median().sort_values(ascending=False).index
order = order.str.replace(' административный округ', '')

coffee_shops_vs_cup = coffee_shops.copy()
coffee_shops_vs_cup.district = coffee_shops_vs_cup.district.str.replace(' административный округ', '')


fig, ax = plt.subplots()

fig.set_size_inches(15, 5)
sns.boxplot(x="middle_coffee_cup", y="district", data=coffee_shops_vs_cup, order=order, ax=ax)
ax.set(title='Стоимость чашки капучино \n',
         ylabel=None,
         xlabel=None,
         xlim=(50, 400));

median_cup = coffee_shops.groupby('district')['middle_coffee_cup'].median().sort_values(ascending=False).reset_index()
median_cup.district = median_cup.district.str.replace(' административный округ', '')
median_cup
Out[64]:
district middle_coffee_cup
0 Юго-Западный 198.00
1 Центральный 190.00
2 Западный 189.00
3 Северо-Западный 165.00
4 Северо-Восточный 162.50
5 Северный 159.00
6 Южный 150.00
7 Юго-Восточный 147.50
8 Восточный 135.00
  • Разброс цен в кофейнях довольно большой: медианная стоимость чашки капучино в диапазоне 135-200 рублей в зависимости от района
  • Самая большая медиана цены чашки капучино в Юго-Западном районе: почти 200 рублей
  • Самая низкая медиана в Восточном округе: 135 рублей
  • В целом самые большие цены в Центральном и Западном округах: 25 % кофеен просят за чашку капучино больше 240-250 рублей

Вывод¶

  • Кофейни — очень популярный вид общепита в Москве, они составляют 17 % всех заведений
  • Больше всего кофеен в Центральном округе, меньше всего — в Северо-Западном, Юго-Восточном, Юго-Западном и Восточном округах; промежуточное количество в Северном, Северо-Восточном, Западном и Южном округах;
  • Менее 5 % всех кофеен — круглосуточные
  • Кофейни — не самые высокооцениваемые заведения Москвы, они занимают четвертое/пятое место в рейтинге категорий общепита
  • Лучшие кофейни в Центральном и Северо-Западном округах; на втором месте Северный, Юго-Западный и Восточный округи; предпоследнее место занимают Южный и Юго-восточный районы; самые низкие оценки у кофеен в Северо-Восточном и Западном округах
  • Самые высокие цены в Юго-Западном, Центральном и Западном округах; самые низкие в Южном, Юго-Восточном и Восточном округах; средние цены в округах Северо-Западный, Северо-Восточный и Северный

Рекомендации

  • Круглосуточный характер работы не востребован
  • Цены следует несколько снизить относительно ближайших конкурентов для привлечения гостей в заведение
  • Перспективные округи:
    • Центральный : самая большая проходимость, один из самых высоких средних чеков, однако, самая большая конкуренция по количеству и качеству заведений; ожидаемая цена чашки капучино у конкурентов ~ 140-250 рублей
    • Западный: цены на уровне центра, оценки заведений-конкурентов низкие, количество конкурентов среднее (четвертое место в рейтинге); ожидаемая цена чашки капучино у конкурентов ~ 130-250 рублей
    • Юго-Западный: цены на уровне центра, оценки у конкурентов хорошие, кофеен мало (третье с конца место в рейтинге); ожидаемая цена чашки капучино у конкурентов ~ 130-225 рублей

Презентация: https://drive.google.com/file/d/18Jpu-dD36BfiQVEtwB9qGJONogEEFxcT/view?usp=sharing